In silico methods to evaluate Fracture Risk and Bone Mineral Density changes in patients undergoing Total Hip Replacement

La sostituzione totale d’anca è uno degli interventi chirurgici con le più alte percentuali di successo. Esistono due varianti di protesi d’anca che differiscono in base al metodo di ancoraggio all’osso: cementate (fissaggio tramite cemento osseo) e non cementate (fissaggio tramite forzamento). Ad oggi, i chirurghi non hanno indicazioni quantitative di supporto per la scelta fra le due tipologie di impianto, decidendo solo in base alla loro esperienza. Due delle problematiche che interessano le protesi non cementate sono la possibilità di frattura intra-operatoria durante l’inserimento forzato e il riassorbimento osseo nel periodo di tempo successivo all’intervento. A partire da rilevazioni densitometriche effettuate su immagini da TC di pazienti sottoposti a protesi d’anca non cementata, sono stati sviluppati due metodi: 1) per la valutazione del rischio di frattura intra-operatorio tramite analisi agli elementi finiti; 2) per la valutazione della variazione di densità minerale ossea (tridimensionalmente attorno alla protesi) dopo un anno dall’operazione. Un campione di 5 pazienti è stato selezionato per testare le procedure. Ciascuno dei pazienti è stato scansionato tramite TC in tre momenti differenti: una acquisita prima dell’operazione (pre-op), le altre due acquisite 24 ore (post 24h) e 1 anno dopo l’operazione (post 1y). I risultati ottenuti hanno confermato la fattibilità di entrambi i metodi, riuscendo inoltre a distinguere e a quantificare delle differenze fra i vari pazienti. La fattibilità di entrambe le metodologie suggerisce la loro possibilità di impiego in ambito clinico: 1) conoscere la stima del rischio di frattura intra-operatorio può servire come strumento di guida per il chirurgo nella scelta dell’impianto protesico ottimale; 2) conoscere la variazione di densità minerale ossea dopo un anno dall’operazione può essere utilizzato come strumento di monitoraggio post-operatorio del paziente.

Assessing model credibility of CT-Based finite element model to predict bone strength

Osteoporosis is one of the major causes of mortality among the elderly. Nowadays, areal bone mineral density (aBMD) is used as diagnostic criteria for osteoporosis; however, this is a moderate predictor of the femur fracture risk and does not capture the effect of some anatomical and physiological properties on the bone strength estimation. Data from past research suggest that most fragility femur fractures occur in patients with aBMD values outside the pathological range. Subject-specific finite element models derived from computed tomography data are considered better tools to non-invasively assess hip fracture risk. In particular, the Bologna Biomechanical Computed Tomography (BBCT) is an In Silico methodology that uses a subject specific FE model to predict bone strength. Different studies demonstrated that the modeling pipeline can increase predictive accuracy of osteoporosis detection and assess the efficacy of new antiresorptive drugs. However, one critical aspect that must be properly addressed before using the technology in the clinical practice, is the assessment of the model credibility. The aim of this study was to define and perform verification and uncertainty quantification analyses on the BBCT methodology following the risk-based credibility assessment framework recently proposed in the VV-40 standard. The analyses focused on the main verification tests used in computational solid mechanics: force and moment equilibrium check, mesh convergence analyses, mesh quality metrics study, evaluation of the uncertainties associated to the definition of the boundary conditions and material properties mapping. Results of these analyses showed that the FE model is correctly implemented and solved. The operation that mostly affect the model results is the material properties mapping step. This work represents an important step that, together with the ongoing clinical validation activities, will contribute to demonstrate the credibility of the BBCT methodology.